如何用非分类数据绘制 "grouped scatterplot"？

Question

当这些数据没有 "categorical" 标签时，我有点困惑如何使用 seaborn.stripplot() 绘制多列数据点。

例如，用户可以绘制 "grouped" 散点图如下，使用 tips 数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")   # internal dataset

print(tips)

     total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         16.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1         10.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2         21.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         23.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         24.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
5         25.29  4.71    Male     No   Sun  Dinner     4
....      .....      .....      .....

有按类别 day 分组在一起的测量值，由此我们生成散点图如下：

sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

现在，我想用非分类数据重新制作这个 "grouped scatterplot format" 图，每列都有数据：

df = pd.read_csv("my_data.csv")

df

      total_bill_A   total_bill_B    total_bill_C   total_bill_D      
0     16.99          21.01           15.99          14.50  
1     10.34          21.66           12.99          16.50  
2     21.01          23.50           7.25           17.50   
3     23.68          23.31           9.99           12.50 
4     24.59          23.61           10.00          15.50  
5     25.29          24.71           11.00          19.50   
....               ....

这里的 y 轴是 price，x 轴应该是这些列中的每一列，total_bill_A、total_bill_B、total_bill_C 和 [=21] =]，类似于上面的周四、周五、周六、周日。

我怎么能画出这样的东西seaborn？ seaborn.stripplot() 可以做到这一点吗？

Answer 1

您可以 melt 数据框并相应地命名参数以应用于 stripplot，如下所示：

df_strip = pd.melt(df, var_name='total_bill', value_name='price')
sns.stripplot(x="total_bill", y="price", data=df_strip)

如何用非分类数据绘制 "grouped scatterplot"？

How to plot a "grouped scatterplot" with non-categorical data?

python

plot

matplotlib

pandas

seaborn